Introduction

Data Vizualisation : nécessaire pour communication

Représentation variable quantitative

Histogramme

Représentation de la distribution d’une variable quantitiative

Syntaxe : fonction hist() : hist(x, xlab="", ylab="", col="", cex.axis=1, cex.lab=1, main="")

  • x : variable numérique et xlab: étiquette de l’axe des x

  • ylab : étiquette de l’axe des y

  • col : couleur des barres

  • cex.axis : taille des textes des axes

  • cex.lab : taille des étiquettes des axes

  • main : titre du graphique

  • box(): ajoute une bordure autour du graphique

hist(smp$age, xlab="Age", ylab="Fréquence", col="white", cex.axis=1.2, cex.lab=1.2, main="Histogramme de la variable 'age'")
box()

Avec ajout de courbe de densité

Densité = estimation lissée de la distribution des valeurs
Correspond à des densités de probabilité.

Pour Falissard : bien pour communiquer avec des gens qui connaissent les statistiques, sinon garder uniquement histogramme

dens <- density(smp$age, na.rm=TRUE)
hist(smp$age, xlim=range(dens$x), ylim=range(dens$y), xlab="Age", ylab="Densit?", freq=FALSE, col="white", cex.axis=1.2, cex.lab=1.2, main="")
lines(dens, col="red", lty=2, lwd=2) 
box()

ou

hist(smp$age, xlab="Age", ylab="Densité", freq=FALSE, col="white", cex.axis=1.2, cex.lab=1.2, main="")
lines(density(smp$age, na.rm=TRUE), col="red", lty=2, lwd=2) 
#calcul direct de la densité dans lines() (plutôt que de passer par un objet `dens`)
box()

Superposition

En histogramme

Superposition des histogrammes de la variable age selon les valeurs de la variable catégorielle ordinale recherche.nouv (1, 2 ou 3)

vir.3 <- viridis(n = 3) #sert à générer 3 couleurs distinctes

couleurs <- col2rgb(vir.3) # matrice 3x3 (R, G, B) des couleurs

# Génération des couleurs avec transparence alpha
col1 <- rgb(red=couleurs[1,1], green=couleurs[2,1], blue=couleurs[3,1], alpha=120, maxColorValue = 255)
col2 <- rgb(red=couleurs[1,2], green=couleurs[2,2], blue=couleurs[3,2], alpha=120, maxColorValue = 255)
col3 <- rgb(red=couleurs[1,3], green=couleurs[2,3], blue=couleurs[3,3], alpha=120, maxColorValue = 255)

# Premier histogramme
hist(smp$age[smp$recherche.nouv == 1], 
     breaks = 15, xlim = c(18, 82), ylim = c(0, 70),
     col = col1, xlab = "Age", ylab = "Fréquence", main = "")

# Ajout des autres histogrammes
hist(smp$age[smp$recherche.nouv == 2], 
     breaks = 15, xlim = c(18, 82), ylim = c(0, 70),
     col = col2, add = TRUE)

hist(smp$age[smp$recherche.nouv == 3], 
     breaks = 15, xlim = c(18, 82), ylim = c(0, 70),
     col = col3, add = TRUE)

# Ajout de la légende
legend("topright",
       legend = c("Rech Nouv = 1", "Rech Nouv = 2", "Rech Nouv = 3"),
       col = c(col1, col2, col3), pt.cex = 2, pch = 15)

box()

En courbes de densité

Syntaxe :

  1. Définir les vecteurs de densité avec la fonction density()

  2. Tracer les courbes avec la fonction plot() et lines()

  3. Ajouter des polygones avec la fonction polygon()

    • Nécessaire sinon ça n’affiche rien

  4. Ajouter une légende avec la fonction legend()

#définition des trois vecteurs pour courbes de desnité
dens1 <- density(smp$age[smp$recherche.nouv==1], na.rm=TRUE)
dens2 <- density(smp$age[smp$recherche.nouv==2], na.rm=TRUE)
dens3 <- density(smp$age[smp$recherche.nouv==3], na.rm=TRUE)

#création des trois courbes de densité
plot(dens1, main="", ylim=c(0,0.04), xlab="Age", ylab="Densit?", type="n")
polygon(dens1, col=col1) #polygon() 
lines(dens2, main="", type="n", add=TRUE)
polygon(dens2, col=col2)
lines(dens3, main="", type="n", add=TRUE)
polygon(dens3, col=col3)
legend("topright", legend=c("Rech Nouv = 1","Rech Nouv = 2","Rech Nouv = 3"), col=c(col1,col2,col3), pt.cex=2, pch=15 )

Ou superposition des histogrammes

vir_3 <- viridis(n = 3)
x <- list(smp$age[smp$recherche.nouv==1],smp$age[smp$recherche.nouv==2],smp$age[smp$recherche.nouv==3])
multhist(x, ylab="Fréquence", xlab="Age", axis.lty=1, ylim=c(0,70), col=vir_3, legend.text=paste("Rech. Nouv. = ",1:3))
box()

Boxplot

Classique

Représentation de la distribution d’une variable quantitiative selon les modalités d’une variable catégorielle ordinale ou nominale

Syntaxe : fonction boxplot() : boxplot(y~x, data=, ylab="", xlab="", col="", cex.axis=1, cex.lab=1, main="")

  • y~x : variable numérique en fonction de la variable catégorielle

  • data= : data.frame contenant les variables

  • ylab : étiquette de l’axe des y

  • xlab : étiquette de l’axe des x

  • col : couleur des boîtes

  • cex.axis : taille des textes des axes

  • cex.lab : taille des étiquettes des axes

boxplot(age~recherche.nouv, data=smp, ylab="Age", xlab="Recherche de nouveauté", cex.axis=1.2, cex.lab=1.2, col="white", main="")

Avec jitter

Ajout des points de données individuels avec la fonction jitter()
Problème des boxplots : points superposés simplifient la représentation graphique

Syntaxe :

  1. Boxplot classique

  2. Ajout des points individuels avec jitter

    • jitter(rep(x, n), amount=) : génère des points autour de la valeur x, n fois, avec une dispersion définie par amount

    • points(xjit, yvalues, pch=20, col=rgb(0,0,0,.3)) : ajoute les points jitter aux coordonnées xjit et yvalues, avec une transparence alpha de 0.3

    • Répéter pour chaque modalité de la variable catégorielle

#boxplot classique
boxplot(age~recherche.nouv, data=smp, ylab="Age", xlab="Recherche de nouveauté", cex.axis=1.2, cex.lab=1.2, col="white", main="")
#ajout des points individuels avec jitter
xjit1 <- jitter(rep(1, table(smp$recherche.nouv)[1]),amount=0.1)
points(xjit1, na.omit(smp$age[smp$recherche.nouv==1]), pch=20, col=rgb(0,0,0,.3)) 
xjit2 <- jitter(rep(2, table(smp$recherche.nouv)[2]),amount=0.1)
points(xjit2, na.omit(smp$age[smp$recherche.nouv==2]), pch=20, col=rgb(0,0,0,.3)) 
xjit3 <- jitter(rep(3, table(smp$recherche.nouv)[3]),amount=0.1)
points(xjit3, na.omit(smp$age[smp$recherche.nouv==3]), pch=20, col=rgb(0,0,0,.3))

Violin plots

Représentation de la distribution d’une variable quantitiative selon les modalités d’une variable catégorielle ordinale ou nominale, avec une estimation de la densité
Bruno Falissard n’est pas un grand fan.

Syntaxe : utilisation du package ggplot2 avec les fonctions geom_violin() et geom_boxplot()

  1. Définir l’objet ggplot avec les données et les esthétiques

  2. Ajouter la géométrie du violin plot avec geom_violin()

  3. Ajouter la géométrie du boxplot avec geom_boxplot()

#1ère étape: 
p <- ggplot(na.omit(smp[,c("recherche.nouv","age")]), aes(factor(recherche.nouv), age))
p <- p + geom_violin() 
p <- p + geom_boxplot(width = .2, outlier.size = 2) 
p <- p + theme_classic() + labs(y = "Age", x = "Recherche de nouveauté")
p

#2e étape : ajout de couleurs
p <- ggplot(na.omit(smp[,c("recherche.nouv","age")]), aes(factor(recherche.nouv), age))
p <- p + geom_violin(fill = "cornflowerblue") 
p <- p + geom_boxplot(width = .2, outlier.size = 2, fill = "orange", outlier.color = "orange") 
p <- p + labs(y = "Age", x = "Recherche de nouveauté")
p


Bar plot

Bar plot ordonnée : variable ordonnée

Représentation de la distribution d’une variable catégorielle nominale ou ordinale

Syntaxe : fonction barplot() : barplot(height, names.arg="", xlab="", ylab="", col="", cex.axis=1, cex.lab=1, main="")

  • height : vecteur des hauteurs des barres (fréquences ou pourcentages)

  • names.arg : étiquette des barres

NB : par() sert à

par(mfrow=c(1,3)) #sert à afficher 3 graphiques sur la même ligne
barplot(table(smp$recherche.nouv,useNA="ifany"), main="Recherche de la nouveauté", ylab="n", ylim=c(0,350), space=0.6, names.arg=c("1","2","3","NA"), cex.axis=1.2, cex.names=1.2, col=c("white","white","white","grey"))
barplot(table(smp$evit.danger,useNA="ifany"), main="Évitement de danger", ylab="n", ylim=c(0,350), space=0.6, names.arg=c("1","2","3","NA"), cex.axis=1.2, cex.names=1.2, col=c("white","white","white","grey"))
barplot(table(smp$dep.recompense,useNA="ifany"), main="Dépendance à la récompense", ylim=c(0,350), ylab="n", names.arg=c("1","2","3","NA"), space=0.6, cex.axis=1.2, cex.names=1.2, col=c("white","white","white","grey"))

Variable non ordonnée :

dt <- data.frame(table(smp$profession, useNA="ifany"))
dt$Var1 <- as.character(dt$Var1)
dt.tri <- dt[order(dt$Freq[1:(nrow(dt)-1)]),]
dt.tri[9,2] <- sum(is.na(smp$profession))
dt.tri[9,1] <- "NA"
par(mar=c(9,4,4,4))
barplot(dt.tri$Freq, las=2, names.arg=dt.tri$Var1, col=c(rep("white",8),"grey"))

Représentation horizontale :

par(mar=c(4,9,4,4))
barplot(dt.tri$Freq, las=1, names.arg=dt.tri$Var1, col=c(rep("white",8),"grey"),horiz=TRUE)


Pie plot (camembert)

Les puristes n’aiment pas trop les camemberts car difficile de comparer entre 2 catégories sur l’ensemble.
Mais l’avantage du camembert : permet de voir la proportion d’une catégorie sur l’ensemble (sur les 100%)

vir_9 <- viridis(n = 9)
dt$Var1[9] <- "NA"
pie(dt$Freq,col = vir_9,labels=dt$Var1,cex=1.4)

Alternative au pie plot : Tree map

À la mode !

Représenter en largeur les effectifs, + sur l’effectif global

treemap(dt, index="Var1", vSize="Freq", type="index", title="")

Diagramme cartésien : x - y

  • On représente ici le nombre d’enfants en fonction de l’âge.

  • Le pb est que le nombre d’enfants est discret : donc superposition des points

Points superposés :

plot(smp$age,smp$nb.enfants, xlab="Age", ylab="Nombre d'enfants", main="")

1ère option : taille des points

C’est la classe selon Bruno Falissard

xy <- xyTable(smp$age,smp$nb.enfants)
coeff.reduc <- 0.5

plot(xy$x , xy$y , cex=xy$number*coeff.reduc , pch=16 , col=rgb(0.15,0.15,0.15,0.3) , ylim=c(-2,14), cex.axis=1.2, cex.lab=1.2, xlab= "Age" , ylab="Nombre d'enfants")

2ème option : jitter()

plot(jitter(smp$age),jitter(smp$nb.enfants), xlab="Age (vibr?)", ylab="Nombre d'enfants (vibr?)", main="")
abline(lm(nb.enfants ~ age, data=smp), lwd=2, lty=2)
nona <- na.omit(smp[,c("nb.enfants","age")])
lines(lowess(nona$age,nona$nb.enfants), lwd=2, cex.axis=1.2, cex.lab=1.2)

Croisement entre deux variables catégorielles

Treemap à 2 variables catégorielles

Ici : croiser déprimés OUI/NON avec catégories socio-professionnelles.

library(treemap)
tbl <- table(smp$profession,smp$depression)
groupe <- c(rep("Déprimés",8),rep("Non déprimés",8))
sousgroupe <- rep(rownames(tbl),2)
valeurs <- c(tbl[,2],tbl[,1])
dt <- data.frame(groupe,sousgroupe,valeurs)
treemap(dt, index=c("groupe","sousgroupe"), vSize="valeurs",type="index")

Données répétées : données mesurées au cours du temps

Représentation répétée

d1 <- aggregate(scl$depression,by=list(scl$VISIT,scl$age>30),FUN=mean)
names(d1) <- c("date","age","mean")
d2 <- aggregate(scl$depression,by=list(scl$VISIT,scl$age>30),FUN=sd)
d3 <- aggregate(scl$depression,by=list(scl$VISIT,scl$age>30),FUN=length)
d1$sem <- d2$x/sqrt(d3$x)
pd <- position_dodge(0.1)

p <- ggplot(d1, aes(x=date, y=mean, group = age, colour= age))
p <- p + geom_errorbar(aes(ymin=mean-sem, ymax=mean+sem), colour="black", width=.2, position=pd)
p <- p + geom_line(position=pd)
p <- p + geom_point(position=pd, size=3, shape=21, fill="white")
p <- p + theme_classic() + labs(y = "Score de dépression (m +/- sem)", x = "Date de visite") 
p <- p + theme(axis.title.x = element_text(size=14),axis.title.y = element_text(size=14))
p <- p + theme(axis.text.x = element_text(size=14),axis.text.y = element_text(size=14))
p <- p + scale_color_discrete(name="Age", labels=c("< 30 ans", "> 30 ans"))
p

Diagramme en fagots

  1. Représentation du score de somatisation (smp$somatisation) selon le sexe
p <- ggplot(na.omit(scl), aes(JOUR.VISIT, somatisation, group = NUMERO, color = as.factor(SEXE))) 
p <- p + geom_line(alpha = 0.4) + geom_smooth(aes(group = as.factor(SEXE)), se = FALSE) 
p <- p + theme_classic() + labs(y = "Score de somatisation", x = "Durée de suivie en jours") 
p <- p + scale_color_discrete(name="Sexe", labels=c("hommes", "femmes"))
p

  1. Représentation du score de dépression selon l’âge (> ou < 30 ans)
p <- ggplot(na.omit(scl), aes(JOUR.VISIT, depression, group = NUMERO, color = age>30)) 
p <- p + geom_line(alpha = 0.4) + geom_smooth(aes(group = age>30), se = FALSE) 
p <- p + theme_classic() + labs(y = "Score de dépression", x = "Durée de suivie en jours") 
p <- p + scale_color_discrete(name="Age", labels=c("< 30 ans", "> 30 ans"))
p

  1. Lissage
p <- ggplot(na.omit(scl), aes(JOUR.VISIT, depression, group = NUMERO, color = age>30)) 
p <- p + geom_smooth(aes(group = age>30, fill = age>30)) 
p <- p + guides( fill = FALSE)     #To remove legend for fill aesthetic
p <- p + theme_classic() + labs(y = "Score de dépression", x = "Durée de suivie en jours") 
p <- p + scale_color_discrete(name="Age", labels=c("< 30 ans", "> 30 ans"))
p

Courbes de survie

Courbe de Kaplan-Meier

Syntaxe : fonction survfit() du package survival
Ici représentation du pourcentage de sujets en rémission en fonction du temps (en semaines) pour le dataset myelome.

library(survival)
plot(survfit(Surv(T,DECES)~1,data=myelome),xlab="Temps en semaine",ylab="Pourcentage de sujets en rémission",conf.int=FALSE)

ou autre option : Utilisation du package survminer et ggplot2 pour une meilleure présentation

Ici représentation de la probabilité de survie en fonction du temps (en années) pour le dataset ks (patients atteints de cancer du rein).

  1. Définir un objet fit avec la fonction survfit() contenant la formule de survie
fit <- survfit(Surv(survival, eventdeath) ~ grade, data = ks)

  1. Représentation avec survminer ou avec ggplot2

    • avec survminer : fonction ggsurvplot()
p <- ggsurvplot(
  fit,
  data = ks,
  palette = viridis(3),
  conf.int = TRUE,
  xlab = "Temps en années",
  ylab = "Probabilité de survie"
)

print(p)

-   avec `ggplot2` : package `broom` nécessaire pour convertir l’objet `fit` en data.frame utilisable par `ggplot2`
library(survival)
library(broom)
library(ggplot2)
library(viridis)

# 1. Modele de survie
fit <- survfit(Surv(survival, eventdeath) ~ grade, data = ks)

# 2. Conversion en data.frame utilisable par ggplot
df <- tidy(fit)

# 3. Plot ggplot2 avec intervalle de confiance 
ggplot(df, aes(x = time, y = estimate, color = strata)) +
  geom_step(linewidth = 1) +
  geom_ribbon(aes(ymin = conf.low, ymax = conf.high, fill = strata), alpha = 0.2, color = NA) +
  scale_color_viridis(discrete = TRUE, option = "D", begin = 0.1, end = 0.9) +
  scale_fill_viridis(discrete = TRUE, option = "D", begin = 0.1, end = 0.9) +
  labs(
    x = "Temps en années",
    y = "Probabilité de survie",
    color = "Grade",
    fill = "Grade"
  ) +
  theme_minimal(base_size = 14)

Méthodes multidimensionnelles

Représentation sphérique

acp <- smp[,c("schizophrenie","depression","tbl.bipol","anxiete.gen","stress.trauma",
"att.panique","agoraphobie","toc","phobie.soc","alcoolisme","abus.subst")]
mdspca(acp)

sphpca(acp)

Représentation en réseau

À la mode car le mot réseau est à la mode

Représente graphiquement des associations entre variables :

  • Plus la corrélation est forte entre les variables

  • Plus les variables sont proches et reliées par des traits épais

Pas scientifiquement très rigoureux (+ c’est proche, + c’est gros : on ne quantifie pas).

Par ex ici : hypersomnie : pas terrible !

noms <- c("insomnie.deb","insomnie.mil", "insomnie.fin",
"hypersomnie","triste","irritable","anxieux","reactif","variation.hum","humeur.dep",
"appetit","poids","concentration","estime.soi","pessimisme","suicide","motivation",
"energie","plaisir","sexualité","ralenti","agité","somatisation","excitable","panique","gastro")
qgraph(cor(rush[,3:28], use="complete.obs"), minimum = 0.25, borders = FALSE, vsize = 4,
layout="spring", labels=noms, label.cex=5, label.scale.equal=TRUE, edge.color=rgb(0,0.5,0.5),edge.width=0.5)

Heatmap

  • Permet de représenter énormément de variables ensemble

  • Ici : 90 variables = 8100 coefficients de corrélations

#définition des variables
somatisation <- c(1, 4, 12, 27, 42, 48, 49, 52, 53, 56, 58, 40)
obsession <- c(9, 10, 28, 38, 3, 45, 46, 51, 55, 65)
sensitivite <- c(6, 21, 34, 36, 37, 41, 61, 69, 73)
depression <- c(5, 14, 15, 20, 22, 26, 29, 30, 31, 32, 54, 71, 79)
anxiete <- c(2, 17, 23, 33, 39, 57, 72, 78, 80, 86)
hostilite <- c(11, 24, 63, 67, 74, 81)
phobie <- c(13, 25, 47, 70, 75, 82, 50)
paranoia <- c(8, 18, 43, 68, 76, 83)
psychose <- c(7, 16, 35, 62, 77, 84, 85, 87, 90, 88)
divers <- c(19, 44, 59, 60, 64, 66, 89)

#création de la matrice de corrélation
scl.dim <- scl[,5+c(somatisation,obsession,sensitivite,depression,anxiete,hostilite,phobie,paranoia,psychose,divers)]
library(viridisLite)
dsph <- function(x) {as.dist(0.5*(1-x)^2)}

#représentation
heatmap(cor(na.omit(scl.dim)), col=viridis(255), scale="none", distfun=dsph, Rowv=NA, Colv=NA,
cexRow=0.7, cexCol=0.7, labRow=substring(names(scl.dim), 2, 20), labCol=substring(names(scl.dim), 2, 20))
legend(x="right", legend=(-5:5)/5, fill=viridis(11))

Lasagne plot

Représente des données répétées en Heatmap.

Chaque ligne représente un patient déprimé suivi à differents moments du temps.

    • ils sont jaunes, + ils sont déprimés
    • ils sont bleus, - ils sont déprimés
  • noir = donnée manquante.

Chaque colonne représente les variables.

Représente l’évolution du score de dépression au cours du temps de tous les sujets.

Permet de regrouper les sujets en pattern d’évolution similaires

library(reshape2)
scl.w <- dcast(scl[,c("NUMERO","VISIT","depression")], NUMERO~VISIT, value.var="depression")
scl.w <- scl.w[,-c(1,10)]
int <- scl.w
int[is.na(int)] <- 0
couleurs <- viridis(255)
couleurs[1] <- "#000000FF"
heatmap(as.matrix(int), col=couleurs, scale="none", Rowv=NULL, Colv=NA)

Textométrie : traitement automatique du langage

Ici : on s’intéresse à l’association de mots dans des articles traitant de santé mentale des médecins